# OpenTelemetry 분산 추적 완벽 가이드: 프로덕션 장애를 3배 빠르게 해결하는 방법

목요일 오후 3시, 간헐적으로 5초씩 느려지는 API

결제 API가 간헐적으로 5초씩 느려집니다. 로그를 아무리 뒤져도 원인을 찾을 수 없습니다. CPU는 20%, 메모리는 충분, 데이터베이스 쿼리도 빠릅니다. 하지만 고객들의 불만은 계속 쌓여갑니다.

“결제가 너무 느려요. 계속 로딩만 돌아가요.”

슬랙에 장애 리포트가 올라오고 긴급 회의가 소집됩니다. 엔지니어들은 각자 담당 서비스의 로그를 확인하지만, 모든 서비스가 정상입니다.

[Payment Service] Response time: 120ms
[User Service] Response time: 80ms
[Inventory Service] Response time: 150ms
[Notification Service] Response time: 4,800ms (!!!)

문제는 Notification Service였습니다. 하지만 결제 과정에서 이 서비스가 호출되는지조차 모르고 있었습니다. 마이크로서비스 아키텍처의 함정입니다.

“각 서비스는 정상인데, 전체는 느립니다. 어디서 병목이 생기는지 보이지 않습니다.”

이것이 바로 분산 추적(Distributed Tracing)이 필요한 이유입니다.

이 글에서는 OpenTelemetry와 Jaeger를 활용한 분산 추적 구축 전략과 2025년 프로덕션 환경에서 검증된 관측성(Observability) 패턴을 다룹니다.

분산 추적(Distributed Tracing)이란?

모놀리스 vs 마이크로서비스 디버깅

// 모놀리스: 하나의 로그 파일에서 모든 것을 추적 가능
app.post('/api/checkout', async (req, res) => {
 console.log('[1] Checkout started');
 await validateUser(userId); // 같은 프로세스
 console.log('[2] User validated');
 await checkInventory(productId); // 같은 프로세스
 console.log('[3] Inventory checked');
 await processPayment(amount); // 같은 프로세스
 console.log('[4] Payment processed');
 res.json({ success: true });
});

// 마이크로서비스: 요청이 여러 서비스를 거침
app.post('/api/checkout', async (req, res) => {
 // 각 호출이 다른 서비스, 다른 로그 파일
 await fetch('http://user-service/validate'); // Service A
 await fetch('http://inventory-service/check'); // Service B
 await fetch('http://payment-service/process'); // Service C
 await fetch('http://notification-service/send'); // Service D (숨겨진 병목!)
 res.json({ success: true });
});

모놀리스에서는:

• 모든 로그가 한 곳에 있음
• Call stack으로 흐름 추적 가능
• 프로파일러로 병목 지점 찾기 쉬움

마이크로서비스에서는:

• 로그가 10개 이상 서비스에 분산
• 각 서비스는 자기 부분만 보임
• 전체 요청 흐름을 추적할 방법이 없음

분산 추적의 핵심 개념

Trace (전체 요청 경로):
 └─ Span: POST /api/checkout [200ms]
 ├─ Span: User Service - validateUser [30ms]
 ├─ Span: Inventory Service - checkInventory [50ms]
 ├─ Span: Payment Service - processPayment [80ms]
 └─ Span: Notification Service - sendEmail [4,800ms] 병목!

Trace: 하나의 요청이 시스템을 통과하는 전체 경로 Span: Trace를 구성하는 개별 작업 단위 Trace ID: 모든 Span을 연결하는 고유 식별자 Context Propagation: HTTP 헤더로 Trace ID를 전파

왜 분산 추적이 필수인가?

1. 3배 빠른 근본 원인 분석

전통적인 로그 기반 디버깅:

# 각 서비스 로그를 일일이 확인
kubectl logs payment-service | grep request-123
kubectl logs user-service | grep request-123
kubectl logs inventory-service | grep request-123
# 30분 소요... 그리고 Notification Service는 확인조차 안 함

분산 추적 기반 디버깅:

# Jaeger UI에서 Trace ID로 검색
# 한눈에 전체 경로와 각 서비스 응답 시간 확인
# Notification Service에서 4.8초 소요 즉시 발견
# 5분 소요

실제 사례 (2025년): 검색 API 응답 시간이 2.8초 → 0.8초로 개선 (분산 추적으로 중복 서비스 호출 발견)

2. 숨겨진 의존성 발견

예상했던 호출 체인:
Client → API Gateway → Payment Service → Database

실제 호출 체인 (분산 추적으로 발견):
Client → API Gateway → Payment Service
 → User Service → Auth Service → Redis
 → Inventory Service → Product Service → Database
 → Payment Gateway API (외부)
 → Notification Service → Email API (외부) ← 병목!
 → Audit Service → Kafka

3. 마이크로서비스 간 레이턴시 파악

총 응답 시간: 5,200ms

어디서 시간이 소요되는가?
├─ Network latency between services: 200ms (4%)
├─ Database queries: 300ms (6%)
├─ Business logic: 150ms (3%)
└─ External Email API call: 4,500ms (87%) ← 주범!

해결 방법: Email 전송을 비동기 큐로 변경

4. 에러 전파 경로 추적

Order Service에서 발생한 에러가 어떻게 전파되는가?

Order Service (500 Error)
 → Payment Service (rollback)
 → Inventory Service (stock released)
 → Notification Service (error email sent)
 → Logging Service (error logged)

분산 추적 없이는 이 전파 경로를 파악하기 거의 불가능

5가지 분산 추적으로 해결하는 프로덕션 문제

1. 재시도 루프 (Retry Loop) 감지

증상: API가 간헐적으로 10초 이상 걸림

// Service A → Service B 호출 시 재시도 설정
const response = await fetch('http://service-b/api', {
 retry: 3,
 retryDelay: 2000
});

// 문제: Service B가 실패하면 3번 재시도
// 각 재시도마다 2초 대기
// Service B 내부에서도 Service C를 3번 재시도
// 결과: 3 × 3 = 9번 재시도, 총 18초 소요

분산 추적으로 발견:

Trace Timeline:
0s ─ Service A → Service B (attempt 1)
2s ─ Service A → Service B (attempt 2) ← 재시도
4s ─ Service A → Service B (attempt 3) ← 재시도
 각 시도마다 Service B가 Service C를 3번씩 호출
 총 9번의 Service C 호출 발생

해결: Exponential backoff + circuit breaker 적용

2. N+1 쿼리 문제 (마이크로서비스 버전)

증상: 리스트 조회 시 극단적으로 느림

// 주문 목록 조회
app.get('/api/orders', async (req, res) => {
 const orders = await db.query('SELECT * FROM orders LIMIT 100');

 // 각 주문마다 사용자 정보를 User Service에서 조회
 for (const order of orders) {
 order.user = await fetch(`http://user-service/users/${order.userId}`);
 // 100개 주문 = 100번 HTTP 요청!
 }

 res.json(orders);
});

분산 추적으로 발견:

Trace: GET /api/orders
├─ Span: Query orders [50ms]
└─ Span: Fetch user details
 ├─ GET /users/1 [20ms]
 ├─ GET /users/2 [20ms]
 ├─ GET /users/3 [20ms]
... (97번 더)
 └─ GET /users/100 [20ms]
총 시간: 50ms + (100 × 20ms) = 2,050ms

해결: Batch API 구현

// 한 번에 100개 사용자 정보 조회
const userIds = orders.map(o => o.userId);
const users = await fetch('http://user-service/users/batch', {
 method: 'POST',
 body: JSON.stringify({ userIds })
});
// 총 시간: 50ms + 80ms = 130ms

3. 외부 API 의존성 타임아웃

증상: 결제 API가 30초 타임아웃 발생

app.post('/api/payment', async (req, res) => {
 const payment = await processPayment(req.body);

 // 문제: 외부 이메일 전송 API 응답을 기다림
 await sendReceiptEmail(payment); // 25초 소요 (외부 API 느림)

 res.json({ success: true });
});

분산 추적으로 발견:

Trace: POST /api/payment [28,500ms]
├─ Span: Process payment [500ms]
└─ Span: Send email [28,000ms] ← 외부 API 타임아웃
 └─ HTTP POST to email-provider.com [28,000ms]

해결: 이메일 전송을 비동기 큐로 변경

app.post('/api/payment', async (req, res) => {
 const payment = await processPayment(req.body); // 500ms

 // 이메일 전송을 큐에 넣고 즉시 응답
 await queue.publish('send-email', { paymentId: payment.id }); // 10ms

 res.json({ success: true });
 // 총 시간: 510ms
});

4. 데이터베이스 커넥션 풀 고갈

증상: 간헐적으로 “Too many connections” 에러

// Service A가 Service B를 호출하면서 DB 연결 유지
app.get('/api/report', async (req, res) => {
 const conn = await db.getConnection(); // Connection 1

 // Service B 호출 (5초 소요)
 const userData = await fetch('http://service-b/users');

 // Connection을 5초간 점유
 const result = await conn.query('SELECT...');
 conn.release();
});

분산 추적으로 발견:

Trace: GET /api/report
├─ Span: Get DB connection [10ms]
├─ Span: Call Service B [5,000ms] ← Connection을 점유한 채 대기
└─ Span: Execute query [100ms]

Connection 점유 시간: 5,110ms (쿼리 실행은 100ms인데!)

해결: 연결 순서 변경

app.get('/api/report', async (req, res) => {
 // 먼저 외부 호출 완료
 const userData = await fetch('http://service-b/users'); // 5초

 // 그 다음 DB 연결 (짧게 사용)
 const conn = await db.getConnection();
 const result = await conn.query('SELECT...'); // 100ms
 conn.release();

 // Connection 점유 시간: 110ms
});

5. 캐시 미스 연쇄 효과

증상: 캐시 서버 재시작 후 전체 시스템 응답 시간 10배 증가

정상 시 (캐시 히트):
Client → API → Cache (Redis) → Response [50ms]

캐시 미스 시:
Client → API → Cache (miss)
 → Service A → Database [200ms]
 → Service B → Database [300ms]
 → Service C → Database [400ms]
 → Cache 업데이트
 → Response [1,200ms]

캐시 재시작 직후: 모든 요청이 캐시 미스
→ DB 부하 폭증 → 응답 시간 증가 → 서비스 전체 느려짐

분산 추적으로 발견:

Trace ID: abc123 [50ms] Cache hit
Trace ID: def456 [1,200ms] Cache miss → 3 services + 3 DB queries

캐시 히트율:
Before restart: 95%
After restart: 0% (cold start)
After 10 min: 60%
After 30 min: 85%

해결: Cache warming 스크립트 + Gradual rollout

OpenTelemetry 설치 및 설정

OpenTelemetry란?

**OpenTelemetry (OTEL)**는 관측성(Observability) 데이터 수집을 위한 오픈 소스 표준입니다.

3가지 신호(Signals):

• Traces: 분산 추적 (이 글의 주제)
• Metrics: CPU, 메모리, 요청 수 등
• Logs: 구조화된 로그

2025년 최신 동향:

• Google Cloud Telemetry API (2025년 9월 출시): OTLP 네이티브 지원
• 12개 이상 언어 프로덕션 지원
• ML 기반 지능형 샘플링 적용

Spring Boot (Java) 설정

<!-- pom.xml -->
<dependency>
 <groupId>io.opentelemetry.instrumentation</groupId>
 <artifactId>opentelemetry-spring-boot-starter</artifactId>
 <version>2.10.0</version>
</dependency>

# application.yml
otel:
 service:
 name: payment-service
 exporter:
 otlp:
 endpoint: http://jaeger:4317
 traces:
 sampler:
 probability: 1.0 # 100% 샘플링 (개발 환경)
 resource:
 attributes:
 environment: production
 version: ${app.version}

자동 계측 (Auto-instrumentation):

# Java Agent 다운로드
wget https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-java-instrumentation/releases/latest/download/opentelemetry-javaagent.jar

# 애플리케이션 실행 시 Agent 추가
java -javaagent:opentelemetry-javaagent.jar \
 -Dotel.service.name=payment-service \
 -Dotel.exporter.otlp.endpoint=http://jaeger:4317 \
 -jar payment-service.jar

수동 계측 (Manual instrumentation):

import io.opentelemetry.api.trace.Span;
import io.opentelemetry.api.trace.Tracer;
import io.opentelemetry.context.Scope;

@Service
public class PaymentService {

 private final Tracer tracer;

 public PaymentService(Tracer tracer) {
 this.tracer = tracer;
 }

 public Payment processPayment(PaymentRequest request) {
 // Custom span 생성
 Span span = tracer.spanBuilder("processPayment")
.setAttribute("payment.amount", request.getAmount())
.setAttribute("payment.method", request.getMethod())
.startSpan();

 try (Scope scope = span.makeCurrent()) {
 // 비즈니스 로직
 validatePayment(request);
 Payment payment = executePayment(request);
 span.setStatus(StatusCode.OK);
 return payment;
 } catch (Exception e) {
 span.setStatus(StatusCode.ERROR, e.getMessage());
 span.recordException(e);
 throw e;
 } finally {
 span.end();
 }
 }
}

Node.js (Express) 설정

npm install @opentelemetry/sdk-node \
 @opentelemetry/auto-instrumentations-node \
 @opentelemetry/exporter-trace-otlp-grpc

// tracing.js
const { NodeSDK } = require('@opentelemetry/sdk-node');
const { getNodeAutoInstrumentations } = require('@opentelemetry/auto-instrumentations-node');
const { OTLPTraceExporter } = require('@opentelemetry/exporter-trace-otlp-grpc');
const { Resource } = require('@opentelemetry/resources');
const { SEMRESATTRS_SERVICE_NAME } = require('@opentelemetry/semantic-conventions');

const sdk = new NodeSDK({
 resource: new Resource({
 [SEMRESATTRS_SERVICE_NAME]: 'inventory-service',
 environment: 'production',
 version: process.env.APP_VERSION,
 }),
 traceExporter: new OTLPTraceExporter({
 url: 'http://jaeger:4317',
 }),
 instrumentations: [
 getNodeAutoInstrumentations({
 '@opentelemetry/instrumentation-fs': { enabled: false },
 '@opentelemetry/instrumentation-express': { enabled: true },
 '@opentelemetry/instrumentation-http': { enabled: true },
 }),
 ],
});

sdk.start();

process.on('SIGTERM', () => {
 sdk.shutdown()
.then(() => console.log('Tracing terminated'))
.catch((error) => console.log('Error terminating tracing', error))
.finally(() => process.exit(0));
});

// app.js
require('./tracing'); // 최상단에서 초기화

const express = require('express');
const { trace } = require('@opentelemetry/api');

const app = express();

// Custom span 추가
app.post('/api/checkout', async (req, res) => {
 const tracer = trace.getTracer('inventory-service');
 const span = tracer.startSpan('checkout-process');

 try {
 span.setAttribute('user.id', req.user.id);
 span.setAttribute('cart.items', req.body.items.length);

 const result = await processCheckout(req.body);

 span.setStatus({ code: 1 }); // OK
 res.json(result);
 } catch (error) {
 span.setStatus({ code: 2, message: error.message }); // ERROR
 span.recordException(error);
 res.status(500).json({ error: error.message });
 } finally {
 span.end();
 }
});

###.NET (ASP.NET Core) 설정

dotnet add package OpenTelemetry.Extensions.Hosting
dotnet add package OpenTelemetry.Instrumentation.AspNetCore
dotnet add package OpenTelemetry.Instrumentation.Http
dotnet add package OpenTelemetry.Exporter.OpenTelemetryProtocol

// Program.cs
using OpenTelemetry.Resources;
using OpenTelemetry.Trace;

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

builder.Services.AddOpenTelemetry()
.ConfigureResource(resource => resource
.AddService("user-service")
.AddAttributes(new Dictionary<string, object>
 {
 ["environment"] = "production",
 ["version"] = "1.2.0"
 }))
.WithTracing(tracing => tracing
.AddAspNetCoreInstrumentation(options =>
 {
 options.RecordException = true;
 options.Filter = (httpContext) =>
 {
 // Health check는 추적하지 않음
 return !httpContext.Request.Path.Value.Contains("/health");
 };
 })
.AddHttpClientInstrumentation()
.AddOtlpExporter(options =>
 {
 options.Endpoint = new Uri("http://jaeger:4317");
 }));

var app = builder.Build();

// Custom span 추가
using System.Diagnostics;
using OpenTelemetry.Trace;

public class UserService
{
 private readonly ActivitySource activitySource;

 public UserService()
 {
 this.activitySource = new ActivitySource("UserService");
 }

 public async Task<User> GetUserAsync(int userId)
 {
 using var activity = activitySource.StartActivity("GetUser");
 activity?.SetTag("user.id", userId);

 try
 {
 var user = await database.GetUserAsync(userId);

 if (user == null)
 {
 activity?.SetStatus(ActivityStatusCode.Error, "User not found");
 throw new NotFoundException($"User {userId} not found");
 }

 activity?.SetTag("user.status", user.Status);
 activity?.SetStatus(ActivityStatusCode.Ok);

 return user;
 }
 catch (Exception ex)
 {
 activity?.SetStatus(ActivityStatusCode.Error, ex.Message);
 activity?.RecordException(ex);
 throw;
 }
 }
}

Jaeger 설치 및 설정

Jaeger란?

Jaeger는 Uber에서 개발한 오픈 소스 분산 추적 시스템입니다.

주요 기능:

• 실시간 트레이스 시각화
• 서비스 의존성 그래프
• 루트 원인 분석 (3배 빠름)
• 성능 병목 지점 자동 감지

Docker Compose로 Jaeger 설치

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
 jaeger:
 image: jaegertracing/all-in-one:1.60
 environment:
 - COLLECTOR_OTLP_ENABLED=true
 - COLLECTOR_ZIPKIN_HOST_PORT=:9411
 ports:
 - "16686:16686" # Jaeger UI
 - "4317:4317" # OTLP gRPC
 - "4318:4318" # OTLP HTTP
 - "14268:14268" # Jaeger thrift
 - "9411:9411" # Zipkin compatible
 volumes:
 - jaeger-data:/badger
 networks:
 - tracing-network

 # OpenTelemetry Collector (선택사항)
 otel-collector:
 image: otel/opentelemetry-collector-contrib:0.110.0
 command: ["--config=/etc/otel-collector-config.yaml"]
 volumes:
 -./otel-collector-config.yaml:/etc/otel-collector-config.yaml
 ports:
 - "4317:4317" # OTLP gRPC receiver
 - "4318:4318" # OTLP HTTP receiver
 - "8888:8888" # Prometheus metrics
 networks:
 - tracing-network

volumes:
 jaeger-data:

networks:
 tracing-network:

OpenTelemetry Collector 설정

# otel-collector-config.yaml
receivers:
 otlp:
 protocols:
 grpc:
 endpoint: 0.0.0.0:4317
 http:
 endpoint: 0.0.0.0:4318

processors:
 # Batch 처리로 성능 향상
 batch:
 timeout: 10s
 send_batch_size: 1024

 # 메모리 제한
 memory_limiter:
 check_interval: 1s
 limit_mib: 512

 # 속성 추가
 resource:
 attributes:
 - key: environment
 value: production
 action: upsert

exporters:
 # Jaeger로 전송
 otlp/jaeger:
 endpoint: jaeger:4317
 tls:
 insecure: true

 # Prometheus 메트릭 노출
 prometheus:
 endpoint: "0.0.0.0:8888"

 # 로깅 (디버깅용)
 logging:
 loglevel: info

service:
 pipelines:
 traces:
 receivers: [otlp]
 processors: [memory_limiter, batch, resource]
 exporters: [otlp/jaeger, logging]

 metrics:
 receivers: [otlp]
 processors: [memory_limiter, batch]
 exporters: [prometheus]

Jaeger UI 사용법

Jaeger UI 접속: http://localhost:16686

1. 서비스 선택
 - Service: "payment-service" 선택

2. Operation 선택 (선택사항)
 - Operation: "POST /api/payment" 선택

3. 조회 조건 설정
 - Min Duration: 1000ms (1초 이상 걸린 요청만)
 - Limit Results: 20

4. Find Traces 클릭

5. Trace 상세 보기
 - Timeline view: 각 Span의 시간 흐름 확인
 - Span details: 속성, 에러, 로그 확인
 - Service graph: 서비스 간 의존성 시각화

ML 기반 지능형 샘플링 (2025년 최신)

왜 샘플링이 필요한가?

트래픽이 많은 프로덕션 환경:
- 초당 10,000 요청
- 100% 샘플링 시: 초당 10,000개 Trace 저장
- 하루: 864,000,000개 Trace
- 저장 공간: TB 단위
- 비용: 월 수천 달러

해결책: 모든 Trace를 저장하지 말고, 중요한 것만 샘플링

기본 샘플링 전략

# 1. 확률 기반 샘플링 (Probability-based)
otel:
 traces:
 sampler:
 probability: 0.1 # 10%만 샘플링

문제점: 중요한 에러도 90% 확률로 버려짐

지능형 샘플링 (Intelligent Sampling) - 2025년

ML 기반 샘플링 알고리즘:

1. 에러 우선: 에러가 발생한 Trace는 100% 샘플링
2. 지연 임계값: 응답 시간 > 1초인 Trace는 100% 샘플링
3. 비즈니스 중요도: 결제, 회원가입 등은 100% 샘플링
4. 나머지: 1% 샘플링

// OpenTelemetry Collector - Tail Sampling Processor
processors:
 tail_sampling:
 decision_wait: 10s
 num_traces: 100000
 policies:
 # 정책 1: 모든 에러는 샘플링
 - name: error-traces
 type: status_code
 status_code:
 status_codes: [ERROR]

 # 정책 2: 느린 요청 (> 1초)
 - name: slow-traces
 type: latency
 latency:
 threshold_ms: 1000

 # 정책 3: 특정 엔드포인트 (결제)
 - name: payment-traces
 type: string_attribute
 string_attribute:
 key: http.route
 values: ["/api/payment", "/api/checkout"]

 # 정책 4: 나머지는 1% 샘플링
 - name: probabilistic
 type: probabilistic
 probabilistic:
 sampling_percentage: 1

효과:

• 저장 공간: 99% 감소
• 비용: 월 수천 달러 → 수십 달러
• 중요 정보 손실: 0% (에러와 느린 요청은 모두 보존)

프로덕션 모니터링 및 알림

Prometheus 메트릭 수집

# prometheus.yml
scrape_configs:
 - job_name: 'otel-collector'
 static_configs:
 - targets: ['otel-collector:8888']

 - job_name: 'jaeger'
 static_configs:
 - targets: ['jaeger:14269']

주요 메트릭

# 평균 응답 시간
histogram_quantile(0.95,
 sum(rate(http_server_duration_bucket[5m])) by (le, service_name)
)

# 에러율
sum(rate(http_server_requests_total{status_code=~"5.."}[5m])) by (service_name)
/
sum(rate(http_server_requests_total[5m])) by (service_name)

# Trace 샘플링 비율
sum(rate(otelcol_processor_accepted_spans[5m]))
/
sum(rate(otelcol_processor_received_spans[5m]))

AlertManager 알림 규칙

# alerts.yml
groups:
 - name: distributed_tracing
 interval: 30s
 rules:
 # P95 응답 시간 > 2초
 - alert: HighLatency
 expr: |
 histogram_quantile(0.95,
 sum(rate(http_server_duration_bucket[5m])) by (le, service_name)
 ) > 2000
 for: 5m
 labels:
 severity: warning
 annotations:
 summary: "High latency detected in {{ $labels.service_name }}"
 description: "P95 latency is {{ $value }}ms"

 # 에러율 > 1%
 - alert: HighErrorRate
 expr: |
 sum(rate(http_server_requests_total{status_code=~"5.."}[5m])) by (service_name)
 /
 sum(rate(http_server_requests_total[5m])) by (service_name)
 > 0.01
 for: 2m
 labels:
 severity: critical
 annotations:
 summary: "High error rate in {{ $labels.service_name }}"
 description: "Error rate is {{ $value | humanizePercentage }}"

 # Jaeger 수집기 다운
 - alert: JaegerCollectorDown
 expr: up{job="jaeger"} == 0
 for: 1m
 labels:
 severity: critical
 annotations:
 summary: "Jaeger collector is down"

프로덕션 체크리스트

배포 전 확인사항

 OpenTelemetry SDK 버전 통일 (모든 서비스 동일 버전)
 Service name 명명 규칙 확립 (예: payment-service, not Payment_Service)
 샘플링 전략 설정 (개발: 100%, 프로덕션: 지능형 샘플링)
 Resource attributes 추가 (environment, version, region)
 Health check 엔드포인트는 추적 제외
 PII 데이터 마스킹 (이메일, 전화번호 등)
 Trace retention 정책 설정 (예: 7일)
 Jaeger/Tempo 백업 전략 수립

Context Propagation 확인

# HTTP 헤더로 Trace ID 전파 확인
curl -v http://localhost:8080/api/checkout

# 응답 헤더에서 확인
< traceparent: 00-0af7651916cd43dd8448eb211c80319c-b7ad6b7169203331-01
< tracestate: congo=t61rcWkgMzE

traceparent 구조:

00-0af7651916cd43dd8448eb211c80319c-b7ad6b7169203331-01
│ │ │ │
│ └─ Trace ID (128-bit) │ └─ Flags
│ └─ Span ID (64-bit)
└─ Version

성능 오버헤드 측정

# 벤치마크 1: OpenTelemetry 비활성화
ab -n 10000 -c 100 http://localhost:8080/api/products
# 평균 응답 시간: 45ms

# 벤치마크 2: OpenTelemetry 활성화 (100% 샘플링)
ab -n 10000 -c 100 http://localhost:8080/api/products
# 평균 응답 시간: 48ms

# 오버헤드: 3ms (6.7%)

권장 사항:

• 오버헤드 < 5%: 정상
• 오버헤드 5-10%: 샘플링 비율 조정 고려
• 오버헤드 > 10%: 설정 검토 필요

결론: 분산 추적으로 얻는 5가지 핵심 가치

1. 3배 빠른 장애 해결

• 전통적 로그 기반: 30분
• 분산 추적 기반: 5분
• 25분 절약 = 서비스 다운타임 감소

2. 숨겨진 병목 지점 발견

• 간헐적 지연의 원인 즉시 파악
• 외부 API 의존성 가시화
• 마이크로서비스 간 숨겨진 호출 체인 발견

3. 비용 최적화

• 불필요한 서비스 호출 제거
• 중복 데이터베이스 쿼리 제거
• 실제 사례: 2.8초 → 0.8초 (응답 시간 71% 감소)

4. 프로덕션 신뢰성 향상

• 에러 전파 경로 추적
• 재시도 루프 감지 및 해결
• 서비스 의존성 명확화

5. 데이터 기반 의사결정

• 실제 사용 패턴 파악
• 성능 병목 지점 데이터 기반 개선
• A/B 테스트 영향도 측정

OpenTelemetry + Jaeger는 이제 선택이 아닌 필수입니다.

2025년 현재, Google Cloud Telemetry API 출시, ML 기반 지능형 샘플링, 그리고 12개 이상 언어 지원으로 분산 추적 도입 장벽이 크게 낮아졌습니다.

지금 바로 시작하세요. 다음 프로덕션 장애는 5분 안에 해결할 수 있습니다.